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La promesa de Big Data es que el volumen de datos es tal, que contiene la visión completa del fenómeno en consideración. Una técnica comúnmente utilizada para verificar que la información extraída es generalizable, es la validación cruzada (ver sección 1 en (34))34 ésta también es útil para entender las limitaciones que existen al aprender a partir de datos. El primero, llamado entrenamiento, se utiliza para aprender la relación que existe entre respuestas y predictores.

El modelo estadounidense de autorregulación empresarial está siendo cada vez más cuestionado, tanto desde el ámbito político como desde el académico y el ciudadano, por los grandes márgenes de discreción que se otorgan a las empresas en perjuicio de los individuos en aspectos tan medulares como los relativos a qué información personal se recolecta y cómo se usa esta ENT#091;…ENT#093;. En Europa, la situación es diametralmente diferente, pues desde el 25 de mayo de 2018 está en vigor el Reglamento General de Datos Personales ENT#091;…ENT#093; que establece medidas en favor de los usuarios, como son los derechos al consentimiento expreso, a retractarse, curso de ciencia de datos al olvido, a la rectificación, a conocer qué datos tienen las empresas y cómo los usan, entre otros ENT#091;…ENT#093; (Calcaneo, 2019, p. 40). Ahora bien, el análisis de grandes volúmenes de datos es un tema que hoy por hoy interesa a la comunidad internacional. Por un lado, tenemos a los Estados que tienen la capacidad para ser creadores y proveedores de tecnologías; y, por otro, a los Estados que se limitan a la importación de dichos avances tecnológicos. Sin embargo, el uso de las tecnologías puede afectar por igual a los individuos, por lo que al momento de regular el uso de las tecnologías los Estados deben participar en conjunto.

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Tampoco se puede negar que los Estados a nivel internacional están conscientes de la importancia de la incorporación del uso de las tecnologías para alcanzar determinadas metas, tanto económicas como políticas y sociales. Hoy por hoy se emplea el concepto de economía digital como un ecosistema que posiciona a los países en un determinado nivel de desarrollo, dependiendo de su capacidad de incorporación y apropiación de la tecnología. «La idea de una sociedad del conocimiento viene a reconocer la importancia fundamental que en todos los países tiene la generación del conocimiento y el desarrollo de tecnologías apropiadas a las realidades locales, a la vez que subraya estos factores como claves para el desarrollo nacional» (Marrero, 2007, p. 85).

En este sentido, los investigadores quedan a merced de las empresas que sirven de intermediarios, en la medida en que estás deben poner la información a disposición, muchas veces de manera limitada. Adicionalmente, esto abre todo un campo de discusión sobre los dilemas éticos que plantea el uso de información privada. Si bien las plataformas de micro-blogging han ido acomodándose a las regulaciones existentes en distintos contextos institucionales -y viceversa-, cuestiones como el consentimiento del uso de la información quedan muchas veces en “zonas grises” de interpretación. En la medida en que los países van convergiendo a estándares de uso de la información privada, como en la Unión Europea, se plantean nuevos dilemas éticos y prácticos tales como la propiedad de dichos datos y el resguardo que se hace de los mismos en vista de su uso comercial. En términos de comportamiento humano, hay múltiples fuentes de datos que tienen las características antes mencionadas, y que han comenzado a ser explotados a partir de la lógica algorítmica antes descrita.

Qué significa estar constantemente contectados unos a otros y disponer de inmensas cantidades de información al instante.

Se encuentran soluciones a partir de minería de datos para problemas de los campos de mercadeo, comercio, salud, predicción, transporte, meteorología, entre otros. Consideramos, pues, que el objetivo de este análisis documental se ha cumplido, en tanto era proporcionar una selección de textos que diera cuenta del análisis de grandes cúmulos de datos en relación con los derechos humanos en general y no solo respecto a la temática de la protección de datos y la privacidad. La meta de la búsqueda de https://www.elbravo.mx/el-curso-de-ciencia-de-datos-que-te-prepara-para-un-trabajo-en-la-industria-de-ti/ fuentes documentales para dar cuenta de la literatura que existe sobre el tema se completó al identificar el criterio del análisis de grandes cúmulos de datos, también conocido como big data analytics, y el concepto de los derechos humanos relacionado al big data. Un punto relevante a considerar respecto a los derechos humanos es que las empresas que realizan análisis de big data deben evitar el uso de esta herramienta para dirigir, tanto directa como indirectamente, el actuar de las personas.

• La inclusión, la clasificación para
  la asignación de puntajes (factor de impacto) de variadas secciones en este tipo de
  publicaciones pueden abrir un debate, no es la misma inversión en un artículo que
  una reseña de libros.
• Es decir, se parte de datos básicos y conforme se van escalando niveles más complejos de los mismos, se va aprendiendo.
• Los documentos ubicados en el tronco, son aquellos que dan estructura a la temática o campo de estudio, hacen referencia a estudios de revisión frente a los avances, desafíos y perspectivas de Big Data y tecnologías asociadas, estos son presentados a continuación.
• La promesa de Big Data es que el volumen de datos es tal, que contiene la visión completa del fenómeno en consideración.
• Aparte de otras limitaciones técnicas que tienen que ver con el manejo de datos masivos, que requieren una infraestructura para el almacenamiento, el trabajo en streaming o los procesamientos (por ejemplo), más potente que en investigaciones clásicas.

Esta visión, errada, sugiere que el rol clásico de la estadística tiene los días contados a la luz de que ahora es posible atacar directamente a la población, sin intermediar ninguna muestra ni diseño muestral. En síntesis, el fenómeno de big data tiene que ver tanto con la masividad de datos no estructurados, espontáneamente generados por interactuar con dispositivos interconectados, como con los algoritmos y métodos destinados a estudiarlos. El uso de datos masivos y sus técnicas analíticas para el diseño e implementación de políticas públicas en Latinoamérica y el Caribe. En la actualidad, es improbable un modelo de negocios que no se relacione con alguna de las formas de usar, almacenar, analizar o distribuir datos (Labbé Figueroa, 2020). Por lo tanto, el Big Data se transformó en un nuevo y significativo activo que alimenta la economía de la información (Rubinfeld y Gal, 2017).